内容摘要：将xbrl引入到国有企业财务报告中，可以实现软件自助抽取财务数据以及实时财务报告和个性化财务报表，本文的研究对xbrl的推广应用有一定的借鉴作用。
关键词：xbrl 国有企业 财务报告
国有企业财务报告管理应用xbrl的优势
xbrl是extensible business reporting language的简写，直译是“可扩展商务报告语言”。采用xbrl编制的财务报表具有传统pdf、doc、html等文档形式的报表不可比拟的优越性，主要表现在以下方面：使通用的信息描述成为可能、信息发布的真正独立、文件保值、信息的本地化处理、精确搜索等，同时xbrl是标准的和免费使用的。
xbrl这种革命性的技术应用于国有企业财务报告，可以实现会计报表流程再造。国有企业财务报告任务很重，传统的报表编制模式是由会计人员手工重复填制到各个不同的报表软件中，因此大量时间浪费在重复而繁琐的数据录入中，会计人员工作强度大、枯燥乏味，并且不能提供高的附加值。如果将xbrl技术应用到报表编制中，实现每个系统都采用xbrl标准导入和输出，就可以把会计人员解放出来，实现无人工干预的数据抽取和报表编制。
由于报表的编制实现了报告编制的自动化和半自动化，因此在提供实时报表和个性化定制报表上有很大的潜力。如果有影响财务要素的事项发生，就可以立即反映到财务事项数据库中并以元数据形式存储起来，而报告编制系统则可以立即感知这个财务事项，实现数据抽取并将结果反映到财务报表上，这就是事项会计驱动的实时财务报表系统。Www.11665.COM各级用户也可以根据自己的权限，设计财务报表格式和指标，交由报告编制系统抓取数据生成报表，从而实现个性化报表需求。
xbrl应用于国有企业财务报告的构想和实施步骤
（一）建立国有企业财务报告xbrl分类标准
建立分类标准时应当依照国际标准组织xbrl 所发布建立分类标准的六个步骤 ：
1.财务事实来源。我国已颁布实行的《企业会计制度》中对会计科目的名称和编码具有明确规定，《信息技术、会计核算软件数据接口》也采用相应规定，因此分类标准中会计科目的名称较容易统一，方便分类标准的建立。在建立国有企业报告分类标准时应当引用相关部分，简化工作并保持统一。在制定国有企业财务报告分类标准标签时，应依据相关国资管理制度和企业财务会计制度法规，不与之抵触。
2.分类标准结构。财务事实来源确定后，接着就必须找出财务事实间的层级关系。层级关系是表示分类标准中财务事实间的母子关系。国有企业财务报告分类标准框架，是依据我国国有企业财务快报中所需填写的字段及资料为基本架构，并参考我国国有企业财务报告申报文件中的栏目名称，作为国有企业财务报告分类标准中元素命名依据。我国国有企业财务报告共包含多张表格，建立分类标准时，应首先建立各个表格的分类标准，最后再汇入国有企业财务报告分类标准中。
3.收集资料和更正。收集数据时，将所要表达的财务事实依照层级关系输入数据库、表格等任何形式的数据文件。在收集数据阶段，通常应同时对数据进行错误更正，以降低错误，使分类标准更一致。
4.转换及输入资料。分类标准包含许多元素、属性和数据型态定义，同时也定义各个元素之间的关系或各个元素和其它分类标准之间的关系。xbrl 分类标准可视为xml schema 的延伸，包含 xmllinkbased 信息。xbrl 分类标准中有五种可扩展元素：definition link、calculationlink、presentationlink、labellink 及referencelink，这些元素都需要分别建立和完善。
5.更正。xbrl规范文档(taxonomy)建立完成后，应验证其是否符合xbrl技术规范标准(specification)。可以利用 xbrl规范验证（xbrl validation）工具来完成这部分工作，然后根据验证结果对规范文档进行更正和完善。
6.输出。xbrl规范文档通过验证后，就可以输出了。xbrl规范文档输出会生成几个文档，包括xbrl规范文档、定义展示关系的文档、定义标签的文档和定义计算关系的文档。
（二）建立国有企业财务报告xbrl实例文档
国有企业财务报告xbrl实例文档应当根据建立的国有企业财务报表分类标准，来制定符合标准的有效范例文件，并提供参考并验证分类标准的可行性。这类似于企业提供传统的财务报告，软件公司可以根据xbrl分类标准编制软件，企业则可以通过软件抓取财务数据并编制相应xbrl实例文档，再通过软件审核及会计人员人工审核后进行报送。
（三）国有企业财务报告xbrl文档的传输
xbrl文档的传递可以集成到xbrl实例文档编制软件中，国有企业在编制好财务报表后，通过软件输出接口，透过安全的内部网络或虚拟内部网络向主管国资委报送。国资委数据收集软件则可通过输入接口，自动收集接受这些数据并存入数据库。管理部门还可以开发出数据挖掘软件，对这些宝贵的数据进一步分析利用。
